Die wichtigsten Unterschiede zwischen FP16 (16-Bit-schwimmender Punkt) und INT8 (8-Bit-Ganzzahl) für Deepseek-Modelle drehen sich hauptsächlich um Genauigkeit, Dynamikbereich und Recheneffizienz.
Genauigkeit
FP16 bietet im Allgemeinen eine höhere Genauigkeit im Vergleich zu INT8. Dies ist besonders wichtig für Modelle, die präzise Berechnungen benötigen, da FP16 aufgrund seiner schwebenden Punkte einen größeren Wertebereich und feineren Unterscheidungen zwischen ihnen darstellen kann. Im Gegensatz dazu kann die niedrigere Genauigkeit von INT8 zu höheren Quantisierungsfehlern führen, insbesondere in Szenarien, in denen Modellparameter oder Aktivierungen Werte aufweisen, die den begrenzten Bereich der signierten 8 -Bit -Ganzzahlen überschreiten, die von -128 bis 127 überschreiten [4].Dynamischer Bereich
Der dynamische Bereich von FP16 ist deutlich breiter als der von INT8. FP16 kann Werte über ein viel größeres Spektrum ausdrücken, da es sowohl für den Exponenten als auch für die Mantissa Bits zuweist, sodass es effektiv mit sehr kleinen und sehr großen Zahlen umgehen kann. Im Vergleich dazu begrenzt der feste Bereich von INT8 seine Anwendbarkeit, insbesondere in komplexen Modellen, bei denen die Ausgangswerte stark variieren können [2] [3]. Während Int8 beispielsweise einen dynamischen Bereich von $ 2^8 $$ hat, kann FP16 Werte in einem Bereich darstellen, der eine viel nuanciertere Datendarstellung ermöglicht [2].Recheneffizienz
INT8 ist für die Recheneffizienz optimiert, insbesondere bei Inferenzaufgaben auf Kantengeräten. Die Verwendung von Ganzzahlarithmetik erfordert typischerweise weniger Leistung und kann im Vergleich zu Gleitkommaoperationen zu schnelleren Berechnungen führen. Diese Effizienz ist entscheidend für die Bereitstellung von Modellen in Echtzeitanwendungen, bei denen Latenz und Energieverbrauch kritische Faktoren sind [1] [4]. Darüber hinaus ermöglicht die INT8 -Quantisierung eine signifikante Verringerung des Speicherverbrauchs, was die Leistung auf Geräten mit begrenzten Ressourcen verbessern kann [3] [5].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FP16 eine überlegene Genauigkeit und einen dynamischen Bereich bietet, der für das Training und die Inferenz komplexer Modelle geeignet ist, ist in INT8 in Betriebseffizienz und Geschwindigkeit ausgestattet, wodurch es für die Bereitstellung in ressourcenbezogenen Umgebungen vorzuziehen ist. Die Wahl zwischen diesen Präzisionen hängt häufig von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab, z.
Zitate:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-effict-model-inference-with-8-bit-floating-point-numbers/
[3] https://itsabout.ai/undandanding-data-types-in-ai-and-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64-and-hardware-celerators/
[4] https://masedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+Differzens+Between+Int8+and+Fp16+Precision+Inms+OF+Accuracy+ und Speed%3f
[5] https://www.baseten.co/blog/inTroduction-to-quantizing-ml-models/
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/114fgo8/d_is_fp16_used_in_deep_learning_or_fp32/
[7] https://forums.developer.nvidia.com/t/same-inferencespeed-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139